Binomialverteilungsrechner

Berechnen Sie Binomialwahrscheinlichkeit für exakte, kumulative und inverse Szenarien.

Erfolgswahrscheinlichkeit (p)

P(X = 5) = 24.6094%

binomial.result = 0.24609375

binomial.expected: 5.00

binomial.chartTitle

binomial.chartTitle

k (Erfolge)P(X = k)P(X ≤ k)
00.0977%0.0977%
10.9766%1.0742%
24.3945%5.4688%
311.7188%17.1875%
420.5078%37.6953%
524.6094%62.3047%
620.5078%82.8125%
711.7188%94.5313%
84.3945%98.9258%
90.9766%99.9023%
100.0977%100.0000%

Die Binomialverteilung verstehen

Was ist die Binomialverteilung?

Die Binomialverteilung modelliert die Anzahl der Erfolge in einer festen Anzahl unabhängiger Bernoulli-Versuche, jeder mit derselben Erfolgswahrscheinlichkeit p. Die Wahrscheinlichkeit, genau k Erfolge in n Versuchen zu erzielen, beträgt P(X=k) = C(n,k) × p^k × (1-p)^(n-k), wobei C(n,k) der Binomialkoeffizient ist.

Parameter und Eigenschaften

Die Binomialverteilung wird durch zwei Parameter bestimmt: n (Anzahl der Versuche) und p (Erfolgswahrscheinlichkeit). Der Erwartungswert ist E(X) = np, die Varianz ist Var(X) = np(1-p). Für große n approximiert die Normalverteilung die Binomialverteilung gemäß dem Moivre-Laplace-Theorem.

Praktisches Beispiel

Szenario: Qualitätskontrolle

Eine Fabrik produziert Widgets mit einer Ausschussquote von 5%. In einer Stichprobe von 20 Widgets: P(X=0 fehlerfrei) = C(20,0) × 0,95^0 × 0,05^20. Die Wahrscheinlichkeit, dass höchstens 2 defekt sind: P(X≤2) = Σ P(X=k) für k=0,1,2.

Häufig gestellte Fragen

Wann sollte ich die Binomialverteilung verwenden?

Verwenden Sie sie, wenn Sie eine feste Anzahl unabhängiger Versuche haben, jeder genau zwei Ergebnisse hat und eine konstante Erfolgswahrscheinlichkeit besteht.

Was passiert, wenn die Versuche nicht unabhängig sind?

Wenn die Versuche nicht unabhängig sind, ist die Binomialverteilung nicht anwendbar. Für Stichproben ohne Zurücklegen sollte die hypergeometrische Verteilung verwendet werden.

Wie beeinflusst die Veränderung von p die Verteilung?

Bei p=0,5 ist die Verteilung symmetrisch. Je weiter p von 0,5 abweicht, desto schiefere wird die Verteilung.

Was ist der Unterschied zwischen PDF und CDF?

PDF (Wahrscheinlichkeitsfunktion) gibt P(X=k) für ein bestimmtes k. CDF (kumulative Verteilungsfunktion) gibt P(X≤k), also die Summe aller Wahrscheinlichkeiten bis k.

Kann die Binomialverteilung für Sportvorhersagen verwendet werden?

Ja, mit Vorsicht. Wenn jedes Spiel ein unabhängiger Versuch mit konstanter Gewinnwahrscheinlichkeit ist, kann die Binomialverteilung angewendet werden.

Disclaimer: Dieser Rechner liefert Wahrscheinlichkeitsschätzungen für Bildungs- und Planungszwecke. Reale Szenarien können zusätzliche Faktoren erfordern.

Quellen und Referenzen

  1. Wikipedia. "Binomial distribution." en.wikipedia.org
  2. Wikipedia. "Binomial coefficient." en.wikipedia.org
  3. StatTrek. "Binomial Probability Distribution." stattrek.com

Kommentare